我們生活在一個數據爆炸的時代,鋪天蓋地而來的信息和數據,讓人常常目迷五色。通過運用數據分析抽絲剝繭找出什么可行,什么不可行,沿著最有效的路走向成功。目前很多互聯網公司都有數據分析崗位,但是真正讓數據分析產生業務價值的公司少之又少。 下面就由小編為您帶來數據分析與商業智能(BI)發展趨勢。
所以什么是數據分析呢?數據分析就是對業務進行流程梳理、指標監控、問題診斷和效果評估,以便實現決策支持的行為。數據分析可以實現精細化管理,用數據驅動決策,數據分析在未來企業決策中起著基礎性作用。
數據分析的目的是把隱藏在一大批看似雜亂無章的數據背后的信息集中和提煉出來,總結出所研究對象的內在規律。簡單的說,數據分析就是根據分析目的,使用適當的分析方法和分析工具,對數據進行處理與分析,提取出有價值的信息,形成有效的分析結論的過程。
在實際工作中,數據分析能夠幫助管理者進行判斷和決策,以便制定適當策略與采取相應的行動。例如,企業高管可以通過市場分析和研究,把握產品的市場動向,從而制定合理的產品研發和生產計劃,這些是依靠數據分析來完成。
對于toC類產品,由于覆蓋的用戶范圍廣、用戶基數大,用戶千差萬別,背景各異。我們又很難對用戶進行透徹的了解(問卷調查也只能覆蓋一部分用戶,并且問卷調查得出的結論可能不一定真實反映整體用戶情況),因此產品怎么更好地服務于用戶、真正對用戶產生價值是每個提供toC產品與服務的公司非常頭痛的問題。
幸好,數據分析為我們了解用戶打開了一扇窗,用戶在產品上的操作行為為我們了解用戶提供了“蛛絲馬跡”,用戶的操作行為也是用戶最真實意圖的反饋,通過分析用戶行為,我們可以對用戶進行更加細致的了解,最終指導我們更好地迭代產品為用戶提供更好的服務體驗,通過用戶行為分析獲得的認知,也可以指導我們更好地運營內容及用戶。通過更好地服務用戶,借助合適的變現手段,最終產生商業價值。
我們可以看到,數據分析的目的是從數據中找出規律和有價值的信息,幫助管理者進行有效的判斷和決策,但這個是數據分析的最終目的。
要達到這些目的,在日常工作中,應該要做些什么呢?如數據報表、專題分析等,都是數據分析工作的體現。但是何時做、怎么做,則需要根據實際的工作情況而定。只有了解了數據分析的目的及對工作有清晰的認識,開展數據分析時就會比較游刃有余。
由于技術的進步,商業智能所涵蓋的內容也在不斷演化。在大數據被廣泛應用之前,商業智能指將公司內不同部門的數據進行整合,從而指導決策,這個過程相對線性。 而現在,商業智能可以幫助實現一個決策閉環,不僅通過各種手段讓數據更容工具和易獲得,而且能夠對決策的效果進行迅速追蹤與反饋,從而指導新一輪的決策。
數字經濟下,數據無處不在,我們已經從IT時代邁入DT時代。IT時代以流程來驅動業務,而在DT時代,將以數據來驅動業務。特別是對于互聯網公司來說,擁有海量的數據并充分利用,已經成為其致勝的法寶。 以上就是小編為您介紹的數據分析與商業智能發展趨勢,希望對您有所幫助。
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文章標題: 數據分析與商業智能發展趨勢
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